Yazar "Tümen, Demet Süer" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • Küçük Resim
    Öğe
    Çiğneme kas aktivitesi ve ölçüm yöntemleri
    (Dicle Üniversitesi Tıp Fakültesi, 2007) Tümen, Demet Süer; Arslan, Seher Gündüz
    Stomatognatik sistem; baş ve boyun çevresi kaslar, çiğneme kasları, ligamanlar, temporomandibular eklem (TME), diş, yanak, dudak ve tükürük bezlerinden oluşmaktadır Yaklaşık olarak vücudun % 40 'ı iskelet kasından oluşur. Yüz kasları da bu grup kaslardan oluşmaktadır. Mandibulanın enerji gerektiren hareketlerini ve çiğneme fonksiyonunu sağlayan kaslar dört çift olup, Masseter, temporal, medial pterygoid ve lateral pterygoid kaslardır. Kasların motor işlevlerini saptamak için muayene edilirken genelde iki yol izlenir. Birincisi; hastadan muayene eden kişinin gösterdiği dirençlere karşı belli hareketleri yapması istenir. İkincisi; muayene eden kişi, hastanın gösterdiği dirençlere karşı belli hareketleri yaptırmaya çalışır. Kasların çalışmasını muayene etmek için en etkili yöntem Elektromyografi (EMG)’dir. Bu yöntemde kaslara elektrotlar yerleştirilerek yapılan hareketlerin aksiyon potansiyellerindeki değişimler kağıt üzerine kaydedilerek değerlendirilir.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Comparison of cephalometric changes resulting from different upper incisor intrusion methods
    (Uluslararası Diş Araştırmaları Birliği, 2021) Tümen, Demet Süer; Hamamcı, Orhan
    Aim: The aim of this study was to provide intrusion of upper incisors with applying Connecticut Intrusion Arch (CIA) and Miniscrew and to evaluate the dental and skeletal cephalometric effects of these intrusion methods on individuals with deep bite caused by supraocclusion of upper incisors. Methodology: The study includes 40 adults, without making sexual distinction, who have at least 4 mm deep bite caused by supraocclusion of upper incisors. Two study groups each consisting 20 individuals formed as CIA and Miniscrew groups. Skeletal, dental, soft tissue measurements were done on lateral cephalograms and apical root resorption measurements were done on standard periapical radiographs that were taken from upper four incisor teeth. Statistically, Paired Student’s t-test was used in intragroup comparements and independent Student’s t-test was used in the investigation of differences between groups. Nevertheless, the concern of variables that seen as risk factors with the amount of resorption was investigated with Pearson correlation analysis. Results: Successful intrusion of four upper incisor teeth with CIA and Mini screw methods and in-significant difference was determined between two methods. Protrusion of upper and lower incisor teeth decrease in interincisal angle and overbite and increase in overjet was stated by intrusion at both of the methods. The decline of the mesiobuccal cusp of the upper first molar was observed in the CIA method. In soft tissue evaluation, decrease of upper lip length, upper lip thickness and distance of upper and lower lip to the Rickett’s plane was observed. Conclusion: The methods used for intrusion showed to cause similar ratio of root resorption.
  • [ X ]
    Öğe
    Sefalometrik Görüntülerde Ortodontik İskeletsel Sınıflamanın Federe Derin Öğrenme Tabanlı Yöntemlerle Yer İşareti Tespitine Gerek Kalmadan Algılanması
    (2024) Nergiz, Mehmet; Tümen, Demet Süer
    ISBI ve Dicle veri setlerinden elde edilen sefalometrik görüntüler kullanılarak ortodontik iskelet sınıflandırması için Federe Evrişisimsel Sinir Ağları (ESA) modellerinin etkinliğini değerlendirmek amaçlanmıştır. Temel DenseNet121 modeli ve ?Kanal Dikkat?, ?Uzamsal Dikkat?, ?Sıkma Uyarma? ile ?Uzamsal Piramit Havuzlama? gibi belirli ESA bloklarını içeren gelişkin versiyonları sınıflandırma amacıyla kullanılmıştır. Modeller, Merkezi Öğrenme (MÖ), Yerel Öğrenme (YÖ) ve Federe Öğrenme (FÖ) mimarilerde değerlendirilmiş ve karşılaştırılmıştır. Gelişkin DenseNet121 modelleri, temel modelle karşılaştırıldığında %24'ün üzerinde bir değer ile önemli bir doğruluk artışı gözlemlenmiştir. Özellikle, Uzamsal Dikkat ile artırılmış DenseNet121_SA modeli, ISBI veri setinde YÖ mimarisine göre %19 gibi dikkate değer bir performans artışı göstermiştir. Ayrıca, Uzamsal Dikkat ve Sıkma Uyarma ile artırılmış DenseNet121_SA_SE modeli, aynı ISBI veri setinde YÖ ayarlarına göre %18'lik etkileyici bir performans kazancı sergilemiştir. Federe ESA modellerinin, özellikle DenseNet121_SA ve DenseNet121_SA_SE olmak üzere, ortodontik iskelet sınıflandırma alanında umut vadettiği gözlenmiştir. Bu çalışma için derlenen ve etiketlenen Dicle veri setinin proje sonunda paylaşılması, yapay zeka temelli ortodontik diş görüntü analizi çalışmaları açısından önemli bir kaynak olacak ve bu alanda zamanla daha kesin teşhislerin konulmasının önünü açacaktır. Elde edilen bulgular, FÖ?nün ortodonti ile ilgili yapay zeka çalışmalarındaki ölçeklenebilirlik ve veri mahremiyeti konularındaki rolünü de göstermektedir.